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</style><title>调研报告</title></head><body><article class="markdown-body"><h1 id="it"><a name="user-content-it" href="#it" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>分布式与集群架构——银行IT系统架构的未来</h1>
<h2 id="_1"><a name="user-content-_1" href="#_1" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>一.前言</h2>
<p>众所周知，云计算，作为虚拟化的延伸，影响范围越来越大。而云计算与分布式系统则息息相关：除去分布式系统，云计算自然就无从谈起。在最近几年，互联网金融行业发展迅猛，异军突起，而云计算和分布式系统架构则在其中发挥了重要的作用，也为处理海量信息的方式提供了诸多参考。<br />
而以最近几年的发展趋势而论，银行为了谋求发展，需要处理的数据将以几何级数的趋势增多，在可以预见的未来，银行行业将迎来大数据的洗礼，但以现有的集群式系统架构而言，在处理庞大的数据集前将逐渐力不从心，而云计算和分布式系统架构则可以提供一个新的发展方向。<br />
为此，本文将论述在大数据时代下的发展机遇和新的设计可能，在集群架构的基础上，探讨分布式系统的架构的可能。</p>
<h2 id="_2"><a name="user-content-_2" href="#_2" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>二.现状</h2>
<h3 id="1"><a name="user-content-1" href="#1" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>1.集群架构</h3>
<p><img alt="架构集群" src="///F://Documents/Job/%E8%B0%83%E7%A0%94%E6%8A%A5%E5%91%8A/img/tradition.jpg" /><br />
在现有的系统架构中，数据处理系统是以集群架构的模式去处理用户计算的请求，通过集群中的计算机缓解了大量数据的计算压力。然而，由于集群架构的原因，将有以下问题需要关注：</p>
<ul>
<li>
<p>1).集群架构的系统与分布式架构的系统同样拥有高扩展性，所以在处理大量请求之时，都可以分发任务以达到缓解服务器压力的目的。在遇到传统的银行业务之时，每个用户的请求任务将在集群中具体某一台机器中得到处理，遇到大量请求时，运维人员只需要增添机器即可。<br />
但是在遇到耗时较长的任务时，单台机器将有较高延迟，而其他机器处于空闲状态。</p>
</li>
<li>
<p>2).部分宕机将导致相关服务不可用：如上所说，节假日出现流量冲击，或者遭遇大规模的DDoS网络攻击时，作为网络入口或者数据服务器处理大流量数据时，有可能出现部分节点的失败而导致任务的失败，甚至大规模宕机。<br />
由于传统架构采用的是任务分发处理的集群式服务，子伺服器之间的相关性高。在大规模宕机的时候，备用集群将接手主集群的任务，但是由于集群规模、架构相似，对于解决问题并没有太大的帮助。可见，集群对于节点任务失败的容忍度较低，存在可改进的空间。</p>
</li>
<li>
<p>3).核心主机群存储数据量大，但是集群间数据冗余度小，这就意味着集群的数据需要全盘备份，在应对集群中的节点主机数据丢失时，将需要对该节点主机进行维护，并重新备份。</p>
</li>
<li>
<p>4).现有业务和未来业务的问题：集群架构已经能满足当下大多业务请求和处理，如常见的存取款。但是，在一些方面，却依旧存在着弊端，如大额借贷业务上的信用评级和分析，反洗钱的追踪和锁定等等，未来更存在着多种可预见的业务，可能是集群架构无法解决的。如何预测风险？自然是要获取足够数量的信息才能校准分析的误差。</p>
</li>
</ul>
<p>现在炙手可热的概念当属“云计算”、“大数据”、“分布式架构”等词，许多人认为云计算所引出的分布式架构，可以很好的解决大数据，大应用，可以取代传统的集群架构或者小企业所用的单一的服务器——客户端架构。<br />
但是，如前面所言，这篇文章并不是为了批驳集群架构的优劣，也不是为了以分布式架构之所长，论集群架构之所短。分布式架构的出现，也是为了弥补集群架构的短处。所以，较为中正的做法，则是着眼于使用的目的，而决定使用的架构。如果集群架构不足以处理上述的问题，那么不如再引入分布式架构协助处理。</p>
<h3 id="2"><a name="user-content-2" href="#2" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>2.大数据与分布式架构</h3>
<blockquote>
<p>&ldquo;There were 5 exabytes of information created between the dawn of civilization through 2003, but that much information is now created every 2 days.&rdquo;<br />
&ndash;Eric Schmidt, of Google, said in 2010</p>
</blockquote>
<p>时下“大数据”这个概念方兴未艾，典型代表当属Google和Amazon在数据分析上的建树。好的算法并不一定能给出足够好的分析结果，而足够多的数据，却可以给出大量的信息和指引，这在Amazon的推荐算法和Google的广告用户群定位和人工智能“Alpha Go”上体现得淋漓尽致。那么，在银行行业，是否也需要大数据分析，需要分布式架构？答案是肯定的。银行无时无刻不是在和数据打交道，数据集群中的数据吞吐量之大，也足以让许多人叹为观止，然而，数据虽然是在无时不刻地产生着，却没有一个系统能很好地分析这些数据，更无法体现出这些数据的价值。<br />
我们为什么需要分析庞大的交易数据？对于常规的银行业务而言，只需要增删改查四个操作，似乎就可解决现有的业务，不是么？<br />
但是，别忘了一句话：</p>
<blockquote>
<p>&ldquo;Hiding within those mounds of data is knowledge that could change the world.&rdquo;</p>
</blockquote>
<p>是的，在那成堆的数据背后，是可以改变世界的知识。但现在我们无需改变世界，我们也无需要改变现有的模式，只需要做点额外的工作，就可以创造更多的价值。<br />
现有的数据能有什么价值？</p>
<ul>
<li>
<p>1).预测经济走势，规避风险：<br />
    如果能通过对存取款进行合理的数据分析，那么很容易总结出经济形势不同的情况下人们存取款量的关系，从而能够更合理地反推出经济形势，做出预测，应对可能出现的风险。如在外币买卖时，可以相应地加大或者缩紧交易量，获得更多的利润。</p>
</li>
<li>
<p>2).精确分析，合理放贷：<br />
    掌握了数据，不代表掌握了未来。但是分析庞大的数据，则可以去掉虚假数据和偏差数据的影响，从而更好地还原真实的情况。在银行借贷业务中，避免过度授信、反欺诈、开展中间业务都需要一个合理的预估值，如果判断出错，则有可能形成坏账。在对个人、企业进行信用度审查的过程中，往往会出现企业做假账而提高借贷额度的行为，如何甄别和侦测？如果可以借助其长期大量的流水情况，和往期财报以及与其他企业业务往来的数据，合理分析，剔除虚假数据是可行的。但是，在海量数据面前，多种数据和极高的分析时延往往让分析师望而却步。</p>
</li>
<li>
<p>3).运营优化，场景营销<br />
    在银行开展的多种中间业务当中，场景营销往往无法发挥用处。在不知道客户真正需求的情况下，很难做到完美的产品营销，放到各行各业，也是如此。而如果可以爬取客户的数据、资产状况，从而进行目标人群的定位，那么，对优化运营成果，提高场景营销的效率，则大有裨益。</p>
</li>
</ul>
<p>在大数据的背景之下，分布式架构也就应运而生。分布式架构是一种可将任务切片分发到不同的组件（主机）上的系统架构，该架构目标是构建在很多廉价而普通的组件上，同时实现高容错、高可靠性、可高并发的目的，满足日益增长的数据处理需求。<br />
分布式架构与集群式的最大区别就在于：集群式是将多个具体的任务分配给具体的多台主机完成，如果其中一个主机任务出错，则将重新分配任务，而不管这个任务的耗时如何，这在处理小规模、大并发的请求时尤为有效；而分布式系统则是将具体的任务进行切分、指派，在指派的过程中，拿到同一任务的不同节点间还可以相互验证结果，保证结果的一致性。<br />
如果要举例而言，集群式架构可以视为多个一模一样的客服，有客户出现的时候，系统抽出一个客服，接待客户并处理其问题，其他客服待命；而分布式则有多个万能客服，会在客户出现的时候，将客户的任务分为更小的子任务，每人领到任务里的不同部分，在完成后通过一致性保证任务不同部分均被完成且能合并成可信的任务结果。<br />
<img alt="不同的作业模式" src="///F://Documents/Job/%E8%B0%83%E7%A0%94%E6%8A%A5%E5%91%8A/img/diff_distributed.png" /></p>
<p>这样一来，分布式系统架构的优势体现在何处？由于是任务会出现分割、分布式处理，可以实现极大的吞吐效率。将上述例子中的客户视作信息量大小为1TB的数据，如果按照集群式架构的方式，交由一个拥有读写速率为1024MB/s的客服（即拥有磁盘阵列RAID的昂贵的大型服务器）进行处理，那么也需要16分钟左右才能处理完这样的数据，而其他的客服则在边上事不关己喝茶聊天，等待着新的客户；如果是交由后者，即使每个客服只有128MB/s的读写速率（拥有传统机械硬盘的普通廉价服务器），那么只需要28个客服，即可在5分钟之内完成计算。</p>
<p>只是，这样的任务是否会出现？在所谓大数据的时代（在21世纪初就已经掀开了帷幕），在可以预见的未来里，用户使用的终端将会越来越多，从智能手机到智能手表甚至到可能出现的智能眼镜，交易方式与日俱增，产生的数据量也将日益增长，如果能获取到这些数据，就是掌握了开启新时代大门的黄金钥匙。所以任何与信息打交道的行业，使用分布式架构处理、分析数据，也不过是时间上的问题。</p>
<h3 id="3"><a name="user-content-3" href="#3" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>3.分布式还是集群式</h3>
<p>在处理高并发的请求上，分布式与集群式都可以通过一定的方法实现动态扩容；而在数据分析、异动容灾上，分布式架构的系统明显技高一筹。<br />
在集群式系统中，应用可以通过多机群的方式平衡请求，数据库则只支持结构化的数据存储，在空闲时间段将会进行一次增量备份，以防止出现机房灾变。一旦受灾或出现故障，运维人员需要迅速找出故障机群，并且实现备份恢复，将服务切换到备用服务器上。<br />
在分布式系统中，情况则好得多，应用可以通过任务切割和分发得到负载均衡；而数据库系统可以设计为分布式的，在兼容传统数据库的情况下，还支持非结构化的数据存储，在读写过程中，同时向异地的数据库（将其视为云数据库）更新多结构的数据，从而支持应用层的数据分析与数据操作的需求。出现机群故障时，任务的切换与交割是对运维人员透明的，除非所有机群宕机，才会出现服务不可用的情况。但由于异地机群与本地机群是物理隔离而逻辑相连的，所以同城或异地间的热切换也是可行的。<br />
如此看来，集群式被分布式架构所取代似乎只是时间问题。但是，如前所言，尺有所长，寸有所短，集群式自然有集群式存在的必要，而分布式也有分布式的需求。全面使用分布式纵然看起来尽善尽美，但是可行性依然需要考量。</p>
<h2 id="_3"><a name="user-content-_3" href="#_3" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>三.可行性分析</h2>
<h3 id="1_1"><a name="user-content-1_1" href="#1_1" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>1.分布式的短处与好处</h3>
<p>分布式的短处可以陈列如下：</p>
<ul>
<li>
<p>1).由于分布式本身设计架构的原因，服务器节点之间在数据上存在冗余度，这就意味着如果不对节点之间的数据进行保护，容易发生敏感数据泄露的问题，需要加入接入名单管控，日常审计，落盘加密方案进行解决。由于存储方式的不同，现有的应急备份方案也需要重新设计；</p>
</li>
<li>
<p>2).存储的数据库系统需要使用多种数据库以迎合数据需求：在分布式系统中，分布式的存储方案可以很好地解决数据分析、存储问题，但是对于读写次数高的热点数据，速度会大打折扣，所以需要进行如MEMCache的分布式缓存方案进行管理，设计难度较大；</p>
</li>
</ul>
<p>而分布式的好处则更显然：</p>
<ul>
<li>
<p>1).分布式架构可以实现一主多备架构，进而实现同城或异地容灾的目标；</p>
</li>
<li>
<p>2).分布式架构可扩展性更强，可按需扩展，部分业务数据也可以挂载为只读数据；</p>
</li>
<li>
<p>3).在易用性上，利用分布式架构，可以方便实现诸如自动备份、自动监控、实力诊断报告生成等功能。</p>
</li>
<li>
<p>4).尽管分布式数据冗余度高，但是在保证一致性、可用性和伸缩性上，已经有成熟的解决方案：<br />
        在数据存储上，有Hive作为按列存储的数据仓库解决方案、按列存储的数据库Hbase等；<br />
        在应用构建上，有Hadoop提供作业调度平台，有ZooKeeper提供可用性高的协调服务；<br />
        在作业调度上，有Oozie提供作业调度服务；等等。</p>
</li>
</ul>
<h3 id="2_1"><a name="user-content-2_1" href="#2_1" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>2.操作可行性</h3>
<p>当前银行内采用的集群式系统服务可谓庞大而复杂，所以短时间内进行整体服务迁移可行度低；但是在未来业务和小范围的业务中进行测试、先行试点是可行的。<br />
另外，有Sqoop等解决方案可以提供结构化数据库和分布式系统格式文件间的迁移，所以将集群式服务器中的可分析数据进行无缝迁移和导入也是可行的。这就意味着<strong>集群式系统可以与分布式系统架构服务并存和转化</strong>，在一定业务范围内开始试开发和测试，并且可通过集群式系统的结果与分布式系统的结果进行比对，验证业务一致性。</p>
<p>然而，在分布式系统之中，压力测试和性能测试的操作难度比集群测试大。由于作业分割到了不同的节点之中，对于应用性能测试无法仅仅通过数字进行计算，而在实际操作中，一系列的测试需要掌握更高级技能的测试人员进行测试结果的分析和性能瓶颈的估算。</p>
<h3 id="3_1"><a name="user-content-3_1" href="#3_1" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>3.实际开发可行性</h3>
<p>区别于传统的系统开发，分布式系统的开发要求开发人员掌握一定的分布式系统结构的知识，才能在编写代码时将实际需求转为可切片的任务集合。分布式系统通常采用Map-Reduce的方式转换任务，使得底层节点可以获得相应的任务并进行任务的切分、追踪、合并。<br />
而在系统的分布式存储上，开发人员还需要掌握非结构化数据的存储方式。即使已有数据层面的转化方案和工具，不掌握其相应的非传统的存储原理就无法进行更好的调优和测试。<br />
在部署、维护上，需要开发或使用成熟的数据落地加密、数据备份、系统运维工具，这就意味着开发和维护人员需要投入较多的学习时间才能转化为可用人员。</p>
<h3 id="4"><a name="user-content-4" href="#4" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>4.可行性分析的综合结果</h3>
<p>综上，可以得出如下的综合表格：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>难点</th>
<th>难度</th>
<th>解决方案</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>数据存储</td>
<td>中等</td>
<td>使用现有多数据库分布式方案</td>
</tr>
<tr>
<td>数据安全</td>
<td>中等以上</td>
<td>研发落地加密方案或者接入管控</td>
</tr>
<tr>
<td>数据迁移</td>
<td>中等</td>
<td>采用现有的迁移工具无缝迁移</td>
</tr>
<tr>
<td>系统/应用开发</td>
<td>高</td>
<td>开发人员学习/摸索/掌握新知识</td>
</tr>
<tr>
<td>系统测试</td>
<td>中等</td>
<td>小规模集群进行估算，对比磨合实际结果</td>
</tr>
<tr>
<td>系统维护</td>
<td>简单</td>
<td>培训运维人员使用维护工具和自动化运维</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>可见分布式系统的开发是存在可行性的，而难度较大的在于开发人员的培训和经验积累，运行的系统和运维工具也需要不同的开发知识。所谓工欲善其事必先利其器，如果不加大投入于新系统的学习，开发出来的系统也是钝器一把，在实际使用中只会有害无利。</p>
<h2 id="_4"><a name="user-content-_4" href="#_4" class="headeranchor-link" aria-hidden="true"><span class="headeranchor"></span></a>四.结论</h2>
<p>从技术上而言，分布式系统的各项难点解决方案已经趋于稳定和成熟，所以在架设和开发上都有经验和规律可循，同时由于分布式系统能与集群式架构并存，所以便于系统转化或者系统的整合。当然，唯一的不足是分布式系统应用的开发需要新的技术知识和该领域经验的积累，目前这正是银行行业里的技术人员普遍欠缺的。<br />
总而言之，使用分布式系统作为相关业务的分析和处理平台是必然而可行的。只是前路漫漫，这一天的到来，还需要有意识坚定的探路者踏出这第一步，才能带领后来人探索更辽阔而深远的未来。</p></article></body></html>